DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Tropmann-Frick, Marina | - |
dc.contributor.author | Nguyen, Quang Huy | - |
dc.date.accessioned | 2024-07-31T06:10:17Z | - |
dc.date.available | 2024-07-31T06:10:17Z | - |
dc.date.created | 2022-05-24 | - |
dc.date.issued | 2024-07-31 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12738/16115 | - |
dc.description.abstract | Die Vorhersagefähigkeit eines Studiengangs auf der Grundlage der damit verbundenen Kompetenzen ist eine entscheidende Komponente eines KI-Systems, das weitere Empfehlungen für Studierende und fundierte Entscheidungen für Lehrkräfte und Tutoren liefern kann. In dieser Arbeit wird ein intelligentes Vorhersagemodell entwickelt, das den Informatikstudiengang eines immatrikulierten Studenten auf der Grundlage von Kompetenzdaten dieses Studenten prognostizieren kann. Die verwendeten Daten stammen aus den Modulhandbüchern des Departments Informatik der HAW. Es werden verschiedene Klassifikationsalgorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt und evaluiert. | de |
dc.description.abstract | The predictive capability of a course of study based on its associated competencies is a critical component of an AI system that can provide further recommendations for students and informed decisions for teachers and tutors. In this work, an intelligent prediction model is developed that can predict the computer science course of an enrolled student based on competency data of that student. The data used is taken from the module handbooks in Department of Computer Science from HAW. Different classification algorithms in machine learning are used and evaluated. | en |
dc.language.iso | de | en_US |
dc.subject | Kompetenzerfassung | en_US |
dc.subject | Kompetenz | en_US |
dc.subject | Klassifikationsalgorithmen | en_US |
dc.subject | Kompetenzorientierung | en_US |
dc.subject | Informatikstudiengang | en_US |
dc.subject | maschinelles Lernen | en_US |
dc.subject | Competence assessment | en_US |
dc.subject | competence | en_US |
dc.subject | classification algorithms | en_US |
dc.subject | competence orientation | en_US |
dc.subject | Computer Science Program | en_US |
dc.subject | machine learning | en_US |
dc.subject.ddc | 004: Informatik | en_US |
dc.title | Künstliche Intelligenz in der Kompetenzentwicklung zur Steigerung des Studienerfolgs | de |
dc.type | Thesis | en_US |
openaire.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
thesis.grantor.department | Department Informatik | en_US |
thesis.grantor.universityOrInstitution | Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg | en_US |
tuhh.contributor.referee | Schultz, Martin | - |
tuhh.identifier.urn | urn:nbn:de:gbv:18302-reposit-191282 | - |
tuhh.oai.show | true | en_US |
tuhh.publication.institute | Department Informatik | en_US |
tuhh.publication.institute | Fakultät Technik und Informatik | en_US |
tuhh.type.opus | Bachelor Thesis | - |
dc.type.casrai | Supervised Student Publication | - |
dc.type.dini | bachelorThesis | - |
dc.type.driver | bachelorThesis | - |
dc.type.status | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | en_US |
dc.type.thesis | bachelorThesis | en_US |
dcterms.DCMIType | Text | - |
tuhh.dnb.status | domain | en_US |
item.advisorGND | Tropmann-Frick, Marina | - |
item.creatorGND | Nguyen, Quang Huy | - |
item.languageiso639-1 | de | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | - |
item.creatorOrcid | Nguyen, Quang Huy | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.grantfulltext | open | - |
item.openairetype | Thesis | - |
Appears in Collections: | Theses |
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File | Description | Size | Format | |
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BA_Künstliche Ingelligenz in der Kompetenzentwicklung_geschwärzt.pdf | 2.8 MB | Adobe PDF | View/Open |
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